摘要
农作物病害是农业领域亟待解决的关键问题,其对作物的产量和质量造成了巨大的负面影响,识别病害类型是防治病害的前提。为了进一步提升农业管理智能化程度,提出了一种基于深度学习的农作物叶片病害识别方法。该方法通过采集不同农作物的健康叶片及患病叶片数据,使用深度卷积神经网络ResNet50_Vd实现农作物病害识别任务。实验结果表明,该模型能够有效识别农作物的病害类型,分类正确率达到99.1%,优于其他对比模型。
出处
《电脑知识与技术》
2023年第7期18-20,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
贵州财经大学大学生创新创业训练计划项目(202210671169)
贵州省教育厅青年人才项目(黔教合KY字〔2022〕199号)。
